健康寿命および健康度予測システムの開発と実用化（研究助成金京都府立医科大学大学院 医学研究科 循環器内科学 併任助教
［2010年

共同研究者

京都府立医科大学

京都府立医科大学大学院医学研究科循環器内科学・教授
京都府立医科大学大学院医学研究科地域保健医療疫学・助教

70万円）

西

真 宏

医学部

医学科卒］

的
長

場
光

聖
玲

明
央

〔研究応募書〕

研究目的
長寿国日本では平均寿命は年々延伸しているが，超高齢化社会を迎えている現状では寿命の延伸だけでなくいかに健康に長生きできるかが重要な課題となっている。健康寿命を延伸するためには，全国規模のデータを用いて，AI / 機械学習など最新の解析技術を駆使し解明することが求められている。本研究目的は，高齢者が活躍する真の健康長寿社会の実現を目指して，健康寿命 AI 予測モデルの作成および健康度診断アプリケーショ
ンツールの開発と社会実装を行い，健康寿命の延伸年数の設定とそれを達成するための施策の具体化など医療政策への活用や，国民の健康意識向上と行動変容を行うことである。
Ⅰ．健康寿命を予測する機械学習モデルの作成と保健医療政策への活用
国民生活基礎調査データ（2010～2019年まで３年毎，240万人分）の質問項目で，健康寿命の算出に使われている「日常生活への影響の有無」をターゲットとして予測を行った。全データの10% をテストデータ，
90% を学習用データとし，過学習を防ぐためにランダム化と交差検証により学習データと検証データに層化抽出した。すでに AUC=0.85，正答率87% の高精度の AI 予測モデル（XGB classifier）の作成に成功している。年齢，メンタルヘルス，整形外科的要因，神経疾患，脳卒中，心血管病などがインパクト上位の予測因子として見られた。全国の年度ごとの健康寿命をサリバン法で算出し予測と実測を比較したところ，誤差は-0.8～1.8年と小さく十分に実用に耐えうる精度であった（図１）。この予測モデルは健康寿命を延伸するための医療政策に利用可能であり，全国または都道府県や市町村の健康寿命延伸のための具体的な施策や延伸−42−

年数の提示が可能となる。
Ⅱ．健康度診断アプリケーションツールの開発と社会実装
Python で作成した予測モデルのプログラミングコードを元に健康度を予測する Web アプリケーションツールの開発も行っている（図２）。今後ツール開発を推進し，社会実装を行う予定である。特定健診や特定保健指導，医療機関での検診や定期受診時，スポーツジムなどで使用することを想定している。ツールを普及させることで国民の健康への意識向上をもたらす。実際にアプリ内では健康を阻害している要因とその対策を提示しており，行動変容を促す効果が期待できる。

研究実施計画の大要①健康寿命を予測する機械学習モデルの作成
国民生活基礎調査データ（2010～2019年まで３年毎，240万人分）を厚労省より取得済みであり，AI / 機械
学習により健康寿命を予測する。
②健康度診断アプリケーションツールの開発
アプリケーションツールを開発中であり，現在特許申請中。出願後に論文投稿予定。
③アプリケーションツールの使用状況調査
京都府立医科大学循環器内科の関連施設21箇所にて使用状況調査を行い，外来受診患者に対するツールの使用状況や使用感の聞き取りを行う。
④研究成果の保健医療政策への活用〇健康寿命を予測する機械学習モデルの保健医療政策への活用
全国または都道府県や市町村の健康寿命延伸のための具体的な施策や延伸年数の提示と健康に対する市民啓発を行う。実際に申請者が医務主幹として所属する京都府において府民の健康寿命延伸のための目標設
定を行っている。
〇健康度診断アプリケーションツールの実用化
特定健診や特定保健指導，医療機関での検診や定期受診時，スポーツジム，その他健康関連商品を扱う企
業での健康度診断ツールの利用を考えている。
【倫理面の配慮】
本研究は京都府立医科大学の医学倫理審査委員会の承認を得ている（受付番号：ERB-C-2496）。本研究は，インフォームドコンセントを必ずしも必要としないため，研究対象者に対して情報公開文を用いてオプトアウ
ト手続きを取り，研究対象者が参加することを拒否できるようにする。

−43−

Ⅰ

緒

言

公衆衛生，安全な社会システム，医療技術の進歩は，世界中の人々の平均寿命と健康寿命の延伸に寄与してきた。健康寿命は，障害や病気のない生活としてだけでなく，ウェルビーングおよび包括的な人生を反映している。平均寿命が延びているにもかかわらず，健康寿命はまだその速度に追いついておらず，その溝を狭めるための効果的な医療政策が必要である。１, ２）
健康寿命を推定するためのいくつかの指標がある。世界保健機関は，さまざまな疾病，傷害，および後遺症に関する特殊な健康調査から障害の重みを算出し health-adjusted life expectancy（HALE）を使用している。３– ５）日本，アメリカ，イギリスなどの国では，活動制限の有無に関するアンケートを使用
して健康寿命を推定するための全国調査が行われている。
これまでに，健康寿命と関連する活動制限のいくつかの決定因子が特定されている。典型的なリスク要因である肥満，高血圧，高血糖，喫煙，過度なアルコール摂取は，健康な生活と逆相関している。６, ７）
身体活動と運動８–11），多様で健康的な食事は健康寿命を延伸すると期待されている。12, 13）生死に関わる疾病に加えて，精神障害，筋骨格の問題，眼科疾患などの非致命的な状態も，活動制限の重要な決定因子である。10, 14, 15）
健康な生活への関心が高まる中，統合された特徴量による健康寿命の予測モデルは報告されていない。
本研究では，機械学習を使用して活動制限のない健康寿命の予測モデルを開発し，集団および個人レベ
ルで健康寿命を延ばすための医療政策にモデルを展開することを目的とした。

Ⅱ

研究方法

研究デザインとセッティング
厚生労働省によって３年ごとに実施される全国横断的な調査である「国民生活基礎調査（TheComprehensive Survey of Living Conditions（CSLC））」は，国民の生計に関する健康，医療，福祉，
年金，収入などの基本的な因子を調査するために行われている。16）CSLC の健康アンケートでは，主観的な症状，日常生活での健康問題，治療中の疾患または傷病，主観的な健康評価，悩みやストレス，精神状態，健康診断の受診率などが調査される。2019年の回答率は，厚生労働省によれば72.5％であった。2013年，2016年，2019年のデータのうち，1,537,773人の回答者のデータが分析に用いられた。
「日常の活動を制限する健康上の問題はあるか？」という質問により活動制限あり・なしのグループに分類された。活動制限，年齢，性別，および治療中の40種類の疾患または傷病が分析に含まれた。本研究は既存の全国調査データを使用したため，参加者からの同意の取得は免除された。

−44−

モデリング
活動制限のあるグループは１，活動制限のないグループは０で分類され，モデルのターゲットとして設定された。年齢，性別，および加療中の40種類の傷病が特徴量として含まれた。我々は，広く使用されているツリーベースの教師ありモデルである XGB classifier を実装し17–19），活動制限の２値分類を行った。Python 3.10.4で scikit-learn 1.1.1パッケージを使用した。20）train_test_split 関数を使用して，デー
タセットをトレーニングセット（90％）とテストセット（10％）にランダムに分割した。トレーニング
データセットでは，XGB classifier を estimator として使用し，RFE（recursive feature elimination）
関数を使用して最適な特徴量セットを選択した。ハイパーパラメータの調整には，５分割の交差検証を行い，トレーニングセットで GridSearchCV 関数を使用した。異なるハイパーパラメータの組み合わせを使用して合計480の XGB モデルを比較した。結果として，n_estimators = 200，max_depth = 9，eta= 0.1，min_child_weight = 2，max_delta_step = 5，subsample = 0.5のハイパーパラメータを持つモデルが，最も高い area under the receiver operating characteristics curve（AUROC）を示し，このモデルを選択した。最後に，テストデータセットに対するモデルのパフォーマンスを評価した。
特徴量のモデル精度への影響は，特徴量の値がランダムにシャッフルされたときの誤差を表す
permutation importance を用いて推定された。各サンプルごとにモデルの出力に対する特徴量の寄与を説明する Shapley Additive Explanations（SHAP）値を使用して，特徴量のモデル出力への影響を評価した。21）XGB classifier，ランダムフォレスト，ロジスティック回帰のモデル精度指標として，AUCと log loss（予測確率が観測値にどれだけ近いかを測定する指標）を計算した。その他の指標は混同行列に基づいて計算された。予測のための最適なカットオフを決定するために，予測確率と陽性者の割合
を10のビンに分割してモデルの較正を行うために calibration_curve 関数を使用した。京都府の女性の活動制限のない健康寿命は，全国平均を大幅に上回る代表的な疾患の通院率の現状値とターゲット値をもとに予測モデルを使用して予測された。各疾患ごとに集団のランダムサンプリングが行われ，目標値である通院率に近づけた。モデルのアプリケーションツールはウェブアプリケーションプラットフォー
ム上で開発された（https://self-check-health.herokuapp.com/）。
統計解析
一般的な記述統計は R4.2.0で行われた。22）カテゴリー変数は数値（％），数値変数は中央値（四分位範囲）で表現された。カテゴリー値に対してはカイ二乗検定を，非正規分布を持つ連続値に対してはMann-Whitney U 検定を使用した。Ｐ値 <0.01が統計的に有意とみなされた。活動制限のない健康状態（health condition without activity limitation（HCAL））指数は，活動制限の予測確率の割合を100から差引いて計算された。三次多項式回帰を使用して curve fitting を行った。Sullivan 法を使用して，活動制限の有病率を日本の生命表に組み込むことで，活動制限のない健康寿命を計算した。23, 24）

−45−

Ⅲ

研究結果

参加者の特性
参加者の特性は，活動制限の有無に応じて層別化された（表１）。活動制限のないグループと制限のあるグループでは，中央値の年齢が47歳対69歳であった（P < 0.001），男性の割合は51.3％対56.9％であった（P < 0.001）。不妊症を除く加療中の疾患も，両グループ間で有意に差がみられた。うつ病またはその他のこころの病気は，1.0％対7.4％；認知症は，0.2％対4.2％；脳卒中，脳出血または脳梗塞は，0.6％対5.2％；狭心症または心筋梗塞は，1.2％対6.3％；関節リウマチは，0.4％対3.0％；関節炎は，1.2％対9.5％；腰痛は，3.2％対18.3％；腎疾患は，0.6％対3.8％；悪性腫瘍またはがんは，0.6％対3.0％であった。すべての参加者（n = 1,537,773）は，特性が類似しているトレーニング（90％，n =1,383,995）およびテスト（10％，n = 153,778）のサブセットにランダムに分割された（補足表１）。

表 1 活動制限の有無により層別化された参加者の特性
All

Activity limitation,

Activity limitation,(n = 1,537,773)

no (n = 1,329,901)

yes (n = 207,872)

Age

50 (32-67)

47 (30-64)

69 (54-80)< 0.001

Sex

800,133/1,537,773 (52)681,794/1,329,901 (51.3)

681,794/207,872 (56.9)< 0.001

Diabetes

77,672/1,537,773 (5.1)

53,671/1,329,901 (4)53,671/207,872 (11.5)< 0.001

Thyroid disease

19,811/1,537,773 (1.3)

14,360/1,329,901 (1.1)

14,360/207,872 (2.6)< 0.001

Depression or other mental disease

29,074/1,537,773 (1.9)

13,727/1,329,901 (1)13,727/207,872 (7.4)< 0.001

Dementia

11,087/1,537,773 (0.7)

2,420/1,329,901 (0.2)

2,420/207,872 (4.2)< 0.001

Parkinson disease3,194/1,537,773 (0.2)

533/1,329,901 (0)533/207,872 (1.3)< 0.001

Other neurological disorders, pain, or paralysis

11,028/1,537,773 (0.7)

4,311/1,329,901 (0.3)

4,311/207,872 (3.2)< 0.001

Eye disease

83,577/1,537,773 (5.4)

52,941/1,329,901 (4)52,941/207,872 (14.7)< 0.001

Ear disease

16,411/1,537,773 (1.1)

9,354/1,329,901 (0.7)

9,354/207,872 (3.4)< 0.001

Stroke, cerebral hemorrhage or infarction

19,270/1,537,773 (1.3)

8,452/1,329,901 (0.6)

8,452/207,872 (5.2)< 0.001

Angina, myocardial infarction

29,510/1,537,773 (1.9)

16,467/1,329,901 (1.2)

16,467/207,872 (6.3)< 0.001

Other cardiovascular disease

28,703/1,537,773 (1.9)

15,653/1,329,901 (1.2)

15,653/207,872 (6.3)< 0.001

Acute nasopharyngitis, common cold

5,125/1,537,773 (0.3)

3,549/1,329,901 (0.3)

3,549/207,872 (0.8)< 0.001

Infertility

1,536/1,537,773 (0.1)

1,359/1,329,901 (0.1)

1,359/207,872 (0.1)

0.024

Dental disease80,560/1,537,773 (5.2)

63,668/1,329,901 (4.8)

63,668/207,872 (8.1)< 0.001

Gout

15,396/1,537,773 (1)12,090/1,329,901 (0.9)

12,090/207,872 (1.6)< 0.001

Obesity

8,038/1,537,773 (0.5)

5,013/1,329,901 (0.4)

5,013/207,872 (1.5)< 0.001

Dyslipidemia

81,338/1,537,773 (5.3)

63,404/1,329,901 (4.8)

63,404/207,872 (8.6)< 0.001

Hypertension

206,103/1,537,773 (13.4)

153,500/1,329,901 (11.5)

153,500/207,872 (25.3)< 0.001

Allergic rhinitis

32,310/1,537,773 (2.1)

24,472/1,329,901 (1.8)

24,472/207,872 (3.8)< 0.001

Chronic obstructive pulmonary disease (COPD)−46−
2,250/1,537,773(0.1)

813/1,329,901 (0.1)

813/207,872 (0.7)< 0.001

Asthma19,022/1,537,773 (1.2)

13,149/1,329,901 (1)13,149/207,872 (2.8)< 0.001

Characteristics

p value

Ear disease

16,411/1,537,773 (1.1)

9,354/1,329,901 (0.7)

9,354/207,872 (3.4)< 0.001

Stroke, cerebral hemorrhage or infarction

19,270/1,537,773 (1.3)

8,452/1,329,901 (0.6)

8,452/207,872 (5.2)< 0.001

Angina, myocardial infarction

29,510/1,537,773 (1.9)

16,467/1,329,901 (1.2)

16,467/207,872 (6.3)< 0.001

Other cardiovascular disease

28,703/1,537,773 (1.9)

15,653/1,329,901 (1.2)

15,653/207,872 (6.3)< 0.001All
5,125/1,537,773 (0.3)

Activity limitation,
3,549/1,329,901 (0.3)

Activity limitation,
3,549/207,872 (0.8)

Infertility(n = 1,537,773)
1,536/1,537,773 (0.1)

no (n = 1,329,901)
1,359/1,329,901 (0.1)

yes (n = 207,872)
1,359/207,872 (0.1)

Age disease
Dental50 (32-67) (5.2)
80,560/1,537,773

47 (30-64) (4.8)
63,668/1,329,901

69 (54-80) (8.1)
63,668/207,872< 0.001
0.001
<

Sex
Gout

800,133/1,537,773
15,396/1,537,773 (52)(1)

681,794/1,329,901
12,090/1,329,901 (51.3)(0.9)

681,794/207,872(56.9)
12,090/207,872 (1.6)<< 0.001
0.001

Diabetes
Obesity

77,672/1,537,773(5.1)
8,038/1,537,773 (0.5)

53,671/1,329,901(0.4)(4)
5,013/1,329,901

53,671/207,872(11.5)
5,013/207,872 (1.5)< 0.001
0.001<

Thyroid disease
Dyslipidemia

19,811/1,537,773 (1.3)
81,338/1,537,773(5.3)

14,360/1,329,901 (1.1)
63,404/1,329,901(4.8)

14,360/207,872
63,404/207,872 (2.6)(8.6)<< 0.001
0.001

Depression or other mental disease
Hypertension

29,074/1,537,773 (1.9)
206,103/1,537,773(13.4)

13,727/1,329,901(11.5)(1)
153,500/1,329,901

13,727/207,872 (7.4)
153,500/207,872(25.3)<< 0.001
0.001

Dementia
Allergic
rhinitis

11,087/1,537,773 (0.7)
32,310/1,537,773(2.1)

2,420/1,329,901 (0.2)
24,472/1,329,901(1.8)

2,420/207,872 (4.2)
24,472/207,872(3.8)< 0.001
0.001<

Parkinson
disease pulmonary disease (COPD)
Chronic
obstructive

3,194/1,537,773 (0.1)(0.2)
2,250/1,537,773

533/1,329,901(0.1)(0)
813/1,329,901

533/207,872 (0.7)(1.3)
813/207,872< 0.001
0.001<

Other neurological disorders, pain, or paralysis
Asthma11,028/1,537,773 (0.7)
19,022/1,537,773(1.2)

4,311/1,329,901
13,149/1,329,901(0.3)(1)

4,311/207,872 (3.2)
13,149/207,872(2.8)<< 0.0010.001

Eye disease
Other
respiratory disease

83,577/1,537,773
15,134/1,537,773(5.4)(1)

52,941/1,329,901(0.6)(4)
8,517/1,329,901

52,941/207,872
8,517/207,872 (14.7)(3.2)<< 0.001
0.001

Ear disease
Stomachor duodenum disease

16,411/1,537,773 (1.1)
26,285/1,537,773(1.7)

9,354/1,329,901 (0.7)
17,048/1,329,901(1.3)

9,354/207,872 (3.4)
17,048/207,872(4.4)<< 0.001
0.001

Stroke,orcerebral
hemorrhage
Livergallbladderdisease or infarction

19,270/1,537,773
14,624/1,537,773(1.3)(1)

8,452/1,329,901
9,283/1,329,901 (0.6)(0.7)

8,452/207,872
9,283/207,872 (5.2)(2.6)<< 0.001
0.001

Angina,myocardial
infarction
Otherdigestive
disease29,510/1,537,773
18,656/1,537,773 (1.9)(1.2)

16,467/1,329,901(1.2)
11,028/1,329,901 (0.8)

16,467/207,872(6.3)
11,028/207,872 (3.7)<< 0.001
0.001

Other cardiovascular
Atopicdermatitis disease

28,703/1,537,773 (0.9)(1.9)
14,353/1,537,773

15,653/1,329,901(1.2)
11,553/1,329,901 (0.9)

15,653/207,872(6.3)
11,553/207,872 (1.3)< 0.001
0.001<

Acuteskinnasopharyngitis,
common cold
Other
disease5,125/1,537,773 (0.3)
29,205/1,537,773(1.9)

3,549/1,329,901 (0.3)
20,475/1,329,901(1.5)

3,549/207,872 (0.8)
20,475/207,872(4.2)<< 0.001
0.001

Infertility arthritis
Rheumatoid

1,536/1,537,773 (0.1)
11,392/1,537,773(0.7)

1,359/1,329,901
5,153/1,329,901 (0.1)(0.4)

1,359/207,872
5,153/207,872(0.1)(3)<0.0240.001

Dental disease
Arthritis

80,560/1,537,773 (2.3)(5.2)
35,435/1,537,773

63,668/1,329,901 (4.8)
15,682/1,329,901(1.2)

63,668/207,872
15,682/207,872 (8.1)(9.5)<< 0.001
0.001

Goutshoulder
Stiff

15,396/1,537,773(2.8)(1)
43,474/1,537,773

12,090/1,329,901 (2.1)(0.9)
28,093/1,329,901

12,090/207,872 (7.4)(1.6)
28,093/207,872< 0.001
0.001<

Obesity
Back pain

8,038/1,537,773 (0.5)
80,836/1,537,773 (5.3)

5,013/1,329,901 (0.4)
42,856/1,329,901 (3.2)

5,013/207,872 (1.5)
42,856/207,872 (18.3)< 0.001< 0.001

Dyslipidemia
Osteoporosis

81,338/1,537,773 (5.3)
28,790/1,537,773 (1.9)

63,404/1,329,901 (4.8)
14,606/1,329,901 (1.1)

63,404/207,872 (8.6)
14,606/207,872 (6.8)< 0.001< 0.001

Hypertension
Kidney disease

206,103/1,537,773 (13.4)
15,281/1,537,773 (1)153,500/1,329,901 (11.5)
7,415/1,329,901 (0.6)

153,500/207,872 (25.3)
7,415/207,872 (3.8)< 0.001< 0.001

Allergic rhinitis
Prostatic hypertrophy

32,310/1,537,773 (2.1)
19,932/1,537,773 (1.3)

24,472/1,329,901 (1.8)
12,293/1,329,901 (0.9)

24,472/207,872 (3.8)
12,293/207,872 (3.7)< 0.001< 0.001

Chronic obstructive pulmonary disease (COPD)
Menopausal or postmenopausal disorder2,250/1,537,773 (0.1)
3,041/1,537,773 (0.2)

813/1,329,901 (0.1)
1,980/1,329,901 (0.1)

813/207,872 (0.7)
1,980/207,872 (0.5)< 0.001< 0.001

AsthmaBone fracture

19,022/1,537,773 (1.2)
10,464/1,537,773 (0.7)

13,149/1,329,901 (1)3,345/1,329,901 (0.3)

13,149/207,872 (2.8)
3,345/207,872 (3.4)< 0.001< 0.001

Other respiratory disease
Other injury or burns

15,134/1,537,773 (1)10,230/1,537,773 (0.7)

8,517/1,329,901 (0.6)
5,451/1,329,901 (0.4)

8,517/207,872 (3.2)
5,451/207,872 (2.3)< 0.001< 0.001

Stomach or duodenum disease
Anemia or blood disease

26,285/1,537,773 (1.7)
10,660/1,537,773 (0.7)

17,048/1,329,901 (1.3)
5,980/1,329,901 (0.4)

17,048/207,872 (4.4)
5,980/207,872 (2.3)< 0.001< 0.001

Liver or gallbladder disease
Malignant neoplasm or cancer

14,624/1,537,773 (1)13,843/1,537,773 (0.9)

9,283/1,329,901 (0.7)
7,594/1,329,901 (0.6)

9,283/207,872 (2.6)
7,594/207,872 (3)< 0.001< 0.001

Other digestive disease
Pregnancy, puerperium, threatened abortion or placenta previa

18,656/1,537,773 (1.2)
2,198/1,537,773 (0.1)

11,028/1,329,901 (0.8)
1,565/1,329,901 (0.1)

11,028/207,872 (3.7)
1,565/207,872 (0.3)< 0.001< 0.001

Atopic dermatitis

14,353/1,537,773 (0.9)

11,553/1,329,901 (0.9)

11,553/207,872 (1.3)< 0.001

Other skin disease

29,205/1,537,773 (1.9)

20,475/1,329,901 (1.5)

20,475/207,872 (4.2)< 0.001

Rheumatoid arthritis

11,392/1,537,773 (0.7)

5,153/1,329,901 (0.4)

5,153/207,872 (3)< 0.001

Arthritis

35,435/1,537,773 (2.3)

15,682/1,329,901 (1.2)

15,682/207,872 (9.5)< 0.001

Stiff shoulder

43,474/1,537,773 (2.8)

28,093/1,329,901 (2.1)

28,093/207,872 (7.4)< 0.001

Acute nasopharyngitis, common cold
Characteristics-7-

表 1. 活動制限の有無により層別化された参加者の特性.

-7−47−< 0.001
p value0.024

補足表 1 トレーニングデータとテストデータにおける参加者の特性
Training data

Test data

Characteristics(n = 1383995, 90%)(n = 153778, 10%)p valueAge

50 (32-67)

50 (32-67)

0.08312

Sex

663825/1383995 (48)73815/153778 (48)0.7872

Activity limitation

187305/1383995 (13.5)

20567/153778 (13.4) 0.084

Diabetes

69804/1383995 (5)7868/153778 (5.1)

0.2184Thyroid disease

17782/1383995 (1.3)

2029/153778 (1.3)

0.2586

Depression or other mental disease

26132/1383995 (1.9)

2942/153778 (1.9)

0.5011

Dementia

9966/1383995 (0.7)

1121/153778 (0.7)

0.7078Parkinson disease2887/1383995 (0.2)

307/153778 (0.2)

0.4823

Other neurological disorders, pain, or paralysis

9897/1383995 (0.7)

1131/153778 (0.7)

0.3776Eye disease

75026/1383995 (5.4)

8551/153778 (5.6)

0.02228

Ear disease

14802/1383995 (1.1)

1609/153778 (1)0.4083

Stroke, cerebral hemmorrhage or infarction

17292/1383995 (1.2)

1978/153778 (1.3)

0.2224

Angina, myocardial infarction

26519/1383995 (1.9)

2991/153778 (1.9)

0.4391Other cardiovascular disease

25865/1383995 (1.9)

2838/153778 (1.8)

0.5275

Acute nasopharyngitis, common cold

4616/1383995 (0.3)

509/153778 (0.3)

0.8886

Infertility

1386/1383995 (0.1)

150/153778 (0.1)

0.7919Dental disease72460/1383995 (5.2)

8100/153778 (5.3)

0.60
0.6

Gout

13862/1383995 (1)1534/153778 (1)0.8903

Obesity

7267/1383995 (0.5)

771/153778 (0.5)

0.2285

Dyslipidemia

73382/1383995 (5.3)

7956/153778 (5.2)

0.03319

Hypertension

185542/1383995 (13.4)

20561/153778 (13.4) 0.6997

Allergic rhinitis

29035/1383995 (2.1)

3275/153778 (2.1)

0.4151Chronic obstructive pulmonary disease (COPD)

2036/1383995 (0.1)

214/153778 (0.1)

0.4602

Asthma17051/1383995 (1.2)

1971/153778 (1.3)

0.09675

Other respiratory disease13657/1383995 (1)1477/153778 (1)0.3282

Stomach or duodenum disease

23618/1383995 (1.7)

2667/153778 (1.7)

0.4308Liver or gallbladder disease13123/1383995 (0.9)

1501/153778 (1)0.2914

Other digestive disease16760/1383995 (1.2)

1896/153778 (1.2)

0.463

Atopic dermatitis

12882/1383995 (0.9)

1471/153778 (1)0.3252Other skin disease

26191/1383995 (1.9)

3014/153778 (2)0.06707

Rheumatoid arthritis

10292/1383995 (0.7)

1100/153778 (0.7)

0.225Arthritis

31918/1383995 (2.3)

3517/153778 (2.3)

0.6412−48−- 13 -

Training data

Test data

Characteristics(n = 1383995, 90%)(n = 153778, 10%)p valueStiff
Age shoulder

39074/1383995(2.8)
50 (32-67)4400/153778
50(32-67) (2.9)

0.39830.08312Back
Sex pain

72701/1383995 (5.3)
663825/1383995(48)

8135/153778 (5.3)
73815/153778(48)

0.54010.7872

Osteoporosis
Activity limitation

25929/1383995
187305/1383995(1.9)(13.5)

2861/153778 (1.9)
0.728420567/153778(13.4) 0.084

KidneyDiabetesdisease13727/1383995 (1)69804/1383995(5)1554/153778
7868/153778 (1)(5.1)

0.49140.2184

Prostatic
hypertrophy
Thyroid disease

17947/1383995 (1.3)
17782/1383995

1985/153778
2029/153778 (1.3)

0.8546
0.2586

Menopausalororotherpostmenopausal
disorderDepression
mental disease2739/1383995 (0.2)
26132/1383995(1.9)

302/153778 (0.2)
2942/153778(1.9)

0.92280.5011Bone fracture
Dementia

9445/1383995 (0.7)
9966/1383995

1019/153778 (0.7)
1121/153778

0.379
0.7078Other injury
or burning
Parkinson
disease9182/1383995(0.7)
2887/1383995 (0.2)

1048/153778(0.2)(0.7)
307/153778

0.418
0.4823

Anemiaor blood disease
Otherneurologicaldisorders, pain, or paralysis

9614/1383995 (0.7)
9897/1383995

1046/153778 (0.7)
1131/153778

0.52740.3776

MalignantEyediseaseneoplasm or cancer

12424/1383995 (0.9)
75026/1383995(5.4)

1419/153778(0.9)
8551/153778 (5.6)

0.33050.02228

Pregnancy,Eardisease puerperium, threatened abortion or placenta previa

1998/1383995 (0.1)
14802/1383995(1.1)

200/153778 (0.1)
1609/153778(1)

0.16970.4083

補足表cerebral
1. トhemmorrhage
レーニングorとinfarction
テストデータにおける参加17292/1383995
者の特性. (1.2)
Stroke,1978/153778 (1.3)

0.2224

Angina, myocardial infarction

26519/1383995 (1.9)

2991/153778 (1.9)

0.4391Other cardiovascular disease

25865/1383995 (1.9)

2838/153778 (1.8)

0.5275モデルの性能評価

モデルの特徴量セットを作成するために，特徴量数毎のが最高値とな
Model
AUC (95% CI)
Log loss4616/1383995(95%AUROC
CI) (0.3)を比較した。AUROC
Acute nasopharyngitis, common cold
509/153778 (0.3)
0.8886

る合計42の特徴量が特徴量セットに含まれた（補足図１）。Permutation importance によって推定されXGB classifier
0.85 (0.84-0.85)
0.29 (0.28-0.29)
Infertility

1386/1383995 (0.1)

150/153778 (0.1)

0.7919Dental disease72460/1383995 (5.2)

8100/153778 (5.3)

0.6

Gout

13862/1383995 (1)1534/153778 (1)0.8903

Obesity

7267/1383995 (0.5)

771/153778 (0.5)

0.2285

補足表 2. 機械学習モデルの性能比較.
Dyslipidemia

73382/1383995 (5.3)

7956/153778 (5.2)

0.03319

た特徴量の影響は，年齢が最大で，次いでうつ病やその他のこころの病気，腰痛症，骨折，その他の神
Random forest
0.85 (0.84-0.85)
0.29 (0.28-0.29)
経障害・痛み・麻痺，脳卒中（脳出血または脳梗塞），関節症，パーキンソン病，認知症，およびその他
Logistic regression
0.84 (0.84-0.84)
0.50 (0.50-0.50)の怪我や火傷が続いた（図１）。

モデル性能はテストデータを用いて
area under the curve(AUC)と log loss によって比較評価された.
Hypertension
185542/1383995 (13.4) 20561/153778 (13.4) 0.6997
Allergic rhinitis

29035/1383995 (2.1)

3275/153778 (2.1)

0.4151Chronic obstructive pulmonary disease (COPD)

2036/1383995 (0.1)

214/153778 (0.1)

0.4602

Original17051/1383995
Target(1.2)

1971/153778 (1.3)
Difference

0.09675

Other respiratory
diseasemental disease (%)
Depression
or other

2.76 13657/1383995
2.23 (1)1477/153778
(1)
-0.53

0.3282

Stomachor duodenum
disease
Back
pain
(%)

6.65 23618/1383995
5.77 (1.7)

2667/153778
(1.7)
-0.88

0.4308Liver shoulder
or gallbladder
Stiff(%)disease

4.61 13123/1383995
3.59 (0.9)

1501/153778
(1)
-1.02

0.2914

Other digestive
diseaseHealthy
life years(years)73.25 16760/1383995
73.81 (1.2)

1896/153778
(1.2)
0.56

0.463

12882/1383995 (0.9)

1471/153778 (1)0.3252

AsthmaAtopic dermatitis

補足表 3. 健康寿命の予測モデルの使用例.
Other skin disease
26191/1383995 (1.9)
3014/153778 (2)0.06707
補足図 1 特徴量の選択とインパクト
代表的な予測因子の現状値を目標値に設定することで2019
年京都府女性の活動制限のない健康寿命が
補
足
図
1
.
特
徴
量
の
選
択
と
イ
ン
パ
ク
ト
.
各特徴量数に対する area under the ROC curve (AUROC) が示された．
Rheumatoid arthritis

10292/1383995 (0.7)

1100/153778 (0.7)

0.225Arthritis

31918/1383995 (2.3)

3517/153778 (2.3)

0.6412

エラーバー：
95% 信頼区間． area under the ROC curve (AUROC) が示された. エラーバー： 95%信予測された. 各疾患が目標値に近づくように参加者のランダムサンプリングが行われた.
各特徴量数に対する−49−- 13 -

図 1 特徴量のインパクト
図 1. 特徴量のイパーミュテーションインポータンスがテストデータを用いて計算された．
ンパクト.
パーミュテーションインポータンスがテストデータを用いて計算された
いくつかの学習器に対して精度指標を比較した。ランダムフォレストとロジスティック回帰と比較して，XGB classifier が高い AUORC と低い log loss を示したため，XGB classifier を学習器として選択した（補足表２）。モデルの性能は receiver operating characteristic（ROC）曲線により評価され，AUROC
は0.85（95％信頼区間［CI］：0.84–0.85）であった（図2A）。キャリブレーションプロットは平均確率-9-と陽性の割合に対して正確な較正を示した（図2B）。平均コストベネフィットの絶対値が最も低いカッ−50−Bone fracture9445/1383995 (0.7)

1019/153778 (0.7)

0.379

Other injury or burning

9182/1383995 (0.7)

1048/153778 (0.7)

0.418

Anemia or blood disease

9614/1383995 (0.7)

1046/153778 (0.7)

0.5274

Malignant neoplasm or cancer

12424/1383995 (0.9)

1419/153778 (0.9)

0.3305Pregnancy, puerperium, threatened abortion or placenta previa

1998/1383995 (0.1)

200/153778 (0.1)

0.1697

トオフ = 0.31を設定した（図2C）。予測結果は，各年の男女の健康寿命の観察値と一致した（男性の予測値と観測値の差の範囲：−0.89から0.16，女性の予測値と観測値の差の範囲：0.61から1.23）（図2D）。

補足表 1. トレーニングとテストデータにおける参加者の特性.

開発されたモデルは活動制限のない健康寿命の予測において非常に高い性能を示した。

Model

AUC (95% CI)

Log loss (95% CI)

XGB classifier

0.85 (0.84-0.85)

0.29 (0.28-0.29)

Random forest

0.84 (0.84-0.85)
0.85

0.29 (0.28-0.29)

Logistic regression

0.84 (0.84-0.84)

0.50 (0.50-0.50)

補足表 2 機械学習モデルの性能比較
補足表 2. 機械学習モデルの性能area
比較under.
モデル性能はテストデータを用いて
the curve (AUC) と log loss
によって比較評価された．

モデル性能はテストデータを用いて area under the curve (AUC)と log loss によって比較評価された

Original

TargetDifference

Depression or other mental disease (%)

2.76

2.23

-0.53

Back pain (%)

6.65

5.77

-0.88

Stiff shoulder (%)

4.61

3.59

-1.02

Healthy life years (years)

73.25

73.81

0.56

補足表 3. 健康寿命の予測モデルの使用例.

代表的な予測因子の現状値を目標値に設定することで 2019 年京都府女性の活動制限のない健康寿命が予測された. 各疾患が目標値に近づくように参加者のランダムサンプリングが行われた.

- 14 -

図 2 モデル性能の評価(A) Receiver operating characteristic (ROC) 曲線 . Area under the ROC curve (AUROC): 0.85 (95% 信頼区間 :0.84-0.85). (B) キャリブレーションプロット . サンプルは確率に基づいて10個のビンに分割された . (C) Mean costbenefit 曲線 . (D) 男女別の健康寿命の予測値と観測値 .

−51−

Other injury or burning

9182/1383995 (0.7)

1048/153778 (0.7)

0.418

Anemia or blood disease

9614/1383995 (0.7)

1046/153778 (0.7)

0.5274

Malignant neoplasm or cancer

12424/1383995 (0.9)

1419/153778 (0.9)

0.3305Pregnancy, puerperium, threatened abortion or placenta previa

1998/1383995 (0.1)

200/153778 (0.1)

0.1697

集団および個人の健康に対するモデルの適用
補足表 1. トレーニングとテストデータにおける参加者の特性.
集団レベルでのモデルの適用のために，健康寿命に関する地域の医療政策に対して予測モデルを使用した（補足表３）。日本の京都府の女性の2019年の活動制限のない健康寿命を，うつ病やその他のここ

Model
AUC (95% CI)
Log loss (95% CI)
ろの病気，腰痛，肩こり症などの代表的な予測因子の現状の通院率を目標値（全国値）に近づけて健康
XGB classifier
0.85 (0.84-0.85)
0.29 (0.28-0.29)
寿命を予測した。その結果，活動制限のない健康寿命は，現状の73.25から目標の73.81に延長し，そのRandom forest
0.85 (0.84-0.85)
0.29 (0.28-0.29)
差は0.56であった。このように，地域の医療政策のため予測モデルの使用を通じて，集団レベルで健康
Logistic regression
0.84 (0.84-0.84)
寿命を延伸する方法を提示した。

0.50 (0.50-0.50)

モデルの出力に対する特徴量の影響の解釈性を向上させるために，各特徴量の SHAP 値が表示された

補足表 2. 機械学習モデルの性能比較.
（図３）。これにより，年齢がモデルの出力に最も大きな影響を与えていることが分かる。活動制限のなモデル性能はテストデータを用いて area under the。個人レベルでモデルの広範な利用を促進
curve (AUC)と log loss によって比較評価された.
い健康状態（HCAL）指数は，加齢とともに減少した（図４）するために，HCAL を表示するアプリケーションツールを開発した（補足図２）。

Original

TargetDifference

Depression or other mental disease (%)

2.76

2.23

-0.53

Back pain (%)

6.65

5.77

-0.88

Stiff shoulder (%)

4.61

3.59

-1.02

Healthy life years (years)

73.25

73.81

0.56

補足表
補足表33.健康寿命の予測モデルの使用例
健康寿命の予測モデルの使用例.
代表的な予測因子の現状の通院率を目標値（全国値）に近づけることで2019年京都府女性の代表的な予測因子の現状値を目標値に設定することで 2019 年京都府女性の活動制限のない健康寿命が活動制限のない健康寿命が予測された . 各疾患が目標値に近づくように参加者のランダム
サンプリングが行われた.
予測された. 各疾患が目標値に近づくように参加者のランダムサンプリングが行われた.

- 14 -−52−

図 3 モデルアウトプットに対する特徴量の効果
Shapley Additive Explanations (SHAP) 値がテストデータを用いて計算された .

−53−

Health condition without activity limitation(HCAL) index (%)
図 4 年齢毎の HCAL index
図4. 年齢毎の HCAL index.
Health condition without activity limitation (HCAL) index とは予測確率を100から差引いた値である. 三次多項式回帰を用いて
curve
fitting が行われた.
Healthcondition without
activity limitation(HCAL)
index とは予測確率を100 から差引いた値でエラーバー： 95% 信頼区間 . 各ドットは年齢毎の平均の HCAL index を表す .

ある. 三次多項式回帰を用いて curve fitting が行われた。. エラーバー： 95%信頼区間. 各ドットは年齢毎の平均の HCAL index を表す.

補足図 2 健康度のアプリケーションツールのイメージ- 12 −54−

Ⅳ

考

察

本研究では，横断的な全国調査データを分析し，活動制限のない健康寿命の予測モデルを機械学習の手法により開発した。このモデルは顕著に高い性能を示した。また，代表的な予測因子を目標通院率に調整することで，地域の健康寿命を延伸するための医療政策に本予測モデルを適用できることを示した。
さらに，活動制限のない健康状態（HCAL）指数を提示し，個人の健康促進のためのアプリケーション開発を行った。
モデルの精度に対する特徴量の影響を permutation importance で推定し，モデル出力への影響を
SHAP 値で評価した。モデルの精度に影響を与える特徴量として，年齢が最も大きな影響を与え，次いでうつ病やその他のこころの病気，腰痛，骨折，その他の神経障害・痛み・麻痺，脳卒中（脳出血または脳梗塞），関節症，パーキンソン病，認知症，その他の怪我や火傷が続いた。興味深いことに，影響の大きい特徴量には，精神疾患，筋骨格の問題，神経疾患など，非致命的な状態が含まれていた。これらの発見は，過去の報告と一致しており，精神疾患や筋骨格の問題が活動制限の重要な予測因子であることを示唆している。10, 15）精神疾患の中でも，統合失調症とうつ病は，global burden of disease（GBD）
研究によれば特に重い障害負荷を持っている。３）また，日本の都道府県ごとの一般的なヘルスシステムと健康上のアウトカムとの間に関連性は見られないというという報告もある。25）これらの知見は，活動制限のない健康寿命は，他の典型的な生活習慣関連因子よりも，精神的，筋骨格的，または神経的な原因に大きく依存していることを表している。
機械学習を利用して，活動制限のない健康寿命を予測した。主観的なアンケートで評価された活動制
限の有無が予測のターゲットとして使用されたが，機械学習により客観的な42個の予測因子で健康寿命を正確に予測することが可能であった。機械学習の使用は，集団レベルと個人レベルでのアプリケーショ
ン開発によるモデルの展開を容易にした。自然言語処理は，電子カルテデータを使用して HALE を計算するために適用可能であることが報告されている。26）健康医療データに対する機械学習と自然言語処理の組み合わせは，健康寿命に関するグローバルな健康問題に対する解決策を提供すると期待できる。
本研究はいくつかの限界を有している。主観的なデータを含む調査に基づいており，日本のデータのみが使用された。さらに，モデルの様々な民族への適応性，特に平均寿命が短い国々への適応性を検証するための調査が今後必要であろう。

Ⅴ

結

語

活動制限のない健康寿命の予測モデルを，機械学習を用いて開発した。この予測モデルを用いること
で，国や地域の行政機関が集団および個人レベルでのリスク予防のための効果的な健康増進施策を確立
し，健康寿命の延伸に貢献できると考えられる。

−55−

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1．Nishi M, Nagamitsu R, Matoba S. Development of a prediction model for healthy life years without activity
limitation: National Cross-sectional Study. JMIR Public Health and Surveillance. 2023 May 17; 9: e46634.
2．Nishi M, Nagamitsu R, Matoba S. Associations between daily step counts and healthy life years: a national crosssectional study in Japan. BMJ Health & Care Informatics. 2024; 31: e101051.
■報道発表
1．京都府立医科大学プレスリリース 2023年５月17日「健康寿命の高精度予測システムと新たな健康指標の開発～健康寿命の阻害因子を解明し，集団と個人の健康増進への活用に期待～」
https://www.kpu-m.ac.jp/doc/news/2023/20230517.html
2．京都新聞 2023年４月４日朝刊「健康度を AI 予測」
3．m3.com Vol.1：2023年９月29日 https://www.m3.com/news/kisokoza/1166058
Vol.2：2023年10月６日 https://www.m3.com/news/kisokoza/1166066
4．京都府立医科大学プレスリリース 2024年５月１日「一日の歩数と健康寿命の関係が明らかに～健康寿命延伸につながる
ウォーキング目標歩数を提唱～」https://www.kpu-m.ac.jp/doc/news/2024/20240501.html
5．読売新聞 2024年５月２日夕刊「健康寿命１日9000歩目標」
https://www.yomiuri.co.jp/medical/20240502-OYT1T50053/
6．時事通信 2024年５月１日「１日9000歩で健康寿命延伸 AI 指標で分析」
https://www.jiji.com/jc/article?k=2024050100120&g=soc
7．日刊工業新聞 2024年５月１日「１日9000歩で健康寿命延伸」 https://www.nikkan.co.jp/articles/view/00710005
8．河北新報 2024年５月３日朝刊「１日9000歩 健康寿命↑ AI 指標で分析」■特許権等知的財産権の取得及び申請状況予測装置、予測方法、予測プログラム、予測システム

特願 2022-194839、2022年12月6日出願−57−